成品油物流系统优化与碳排放研究进展

2020-02-19侯明春沈瑞灏

云南化工 2020年8期

侯明春，沈瑞灏

（1.中国石化销售股份有限公司华南分公司，广东广州 510180；2.中国石油大学（北京）／城市油气输配技术北京重点实验室，北京 100000）

1 绪论

我国的油田与炼厂主要分布于西北和东北，而油品的消费市场却主要集中于华北、华南和西南等。不只是中国，各个国家都面临石油资源产出地区与消费地区相距较远等资源分布不均衡的问题。发展完善的油品物流体系是解决该问题的途径之一，完善的成品油物流系统也是保障国家能源供应的基础。

多年来我国各成品油销售企业主要通过提高产品销量和市场占有率来增加企业利润［1］。随着国内成品油市场的开放，以及国内原油储量和开采能力的降低，进口原油比例逐渐增加，来自国际石油公司的竞争压力逐步增加。近年我国的成品油物流程序运输规模逐年递增、运输成本持续升高、运输和配送范围广、品种多等特点。然而与国际领先的石油公司相比，我国的成品油物流系统的水平仍存在较大差距［2］。我国一直以来所依赖的成品油传统获利空间不断被挤压。加上我国成品油资源配置结构变化，部分地区出现成品油需求无法满足的状况。基于该情况，通过新建管道、公路、铁路等运输方式来提高运力，针对成品油物流系统进行优化可以为企业节约成本，降低能耗。

成品油物流系统的运行需要消耗大量的能源，并产生相当数量的碳排放。2014年，全球二氧化碳排放总量约为355亿吨，中国的排放量居世界首位，达到97.6亿吨［3］。国际社会制定并通过了《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》来应对气候变化。作为世界上主要的碳排放国，我国正面临前所未有的减排压力。在不久的将来，制定严格的碳排放相关法律法规将成为全世界的必然趋势。因此，将碳排放与成品油物流系统优化相结合具有为国家节能减排的环保工作做贡献以及为企业创造利润的重要意义。

2 成品油物流系统

我国成品油物流业务体系分为一次物流和二次物流。一次物流主要包括成品油从炼厂通过管道、铁路、公路和水运各种运输方式到达各成品油销售油库的过程；二次物流包括将成品油从油库配送至到加油站和市场用户等节点的过程［4，5］。为了保证成品油物流成本最低，需要降低一次物流、二次物流及库存等环节的成本，以及协同上游炼化企业，制定合理的项目投产与生产计划，有必要分阶段进行优化。

目前，我国成品油物流优化总体处于起步阶段［2，6］，缺乏统一的成品油物流调度指挥和实时监控系统，尚未实现计算机动态或自动化控制［7］。

成品油物流优化本质上属于能源供应链管理优化问题，自19世纪80年代，供应链管理及其优化数学模型被应用于石油石化企业各环节领域，包括设施选址、炼化生产、原油生产以及供销计划等［8-10］。根据优化模型的变量类型、数学表达以及目标函数等，可以将模型进行如下几种分类：1）连续变量和混合整数变量；2）线性模型和非线性模型；3）单目标函数和多目标函数；4）确定性模性和不确定性模型。

针对成品油物流优化问题，Donald等［11］提出将炼厂油库路线、油品种类及运输方式的动态选择问题利用0-1变量建立混合整数线性规划模型。后来众多学者对混合整数线性规划模型加以改进以解决炼厂化工产品生产供应［12］和海上油田基础设施规划［13］等问题。

以上模型均为确定性模型。确定性优化模型在成品油物流优化的研究中主要集中在混合整数线性规划模型方面。但是当能源供应链的规划周期较长时，如需求、价格等参数具有不确定性，会对目标函数产生影响。

不确定性的优化理论主要有期望值模型、相关机会规划和机会约束规划，而随机规划和模糊规划是处理不确定问题的数学工具，在水资源供需［14］、电力市场［15］以及系统工程［16］等诸多领域以及应用比较成熟，但在成品油物流优化方面不常见。

Cohen等［17］最早将不确定性优化理论引入成品油物流优化，其论述了石油供应链建模的一般框架。提出采用概率密度函数对市场需求进行描述。后来Escudero等［18］基于确定性模型建立了基于市场需求和价格不确定性的随机规划模型。该模型引入了惩罚补偿函数项来弥补不确定性带来的影响。Dempster等［19］在此基础上建立了基于情景分析的随机规划模型。

相对随机规划，模糊规划在成品油物流方面应用很少，主要是因为模糊规划适用于不确定参数不能以概率形式表示或目标函数不确定的情况。模糊规划一般分为约束条件模糊和目标函数模糊。如李绍军等［20］将需求和价格波动性用模糊变量表示。Selim等［21］建立了多模糊目标的物流模型。

不确定物流模型在成品油物流优化中主要集中于随机规划。该类模型考虑了参数的不确定性，可以在一定程度上规避风险。

除了较为传统的优化模型之外，大量的智能算法也被用于成品油物流的优化中。王岳等［22］采用多目标加权法，以生命周期内管道与罐区的投资与维护费用现值、能耗费用现值及混油处理费用现值之和为目标函数，管网布置情况为决策变量，建立了成品油树状管网优化布置数学模型，采用遗传算法求解。张博等［23］基于成品油长距离方式的分析，以运输成本和运输风险为目标函数，建立了成品油运输方式选择的多目标规划模型，并且使用粒子群算法对模型进行了求解。随着大数据、人工智能等技术的发展，将成品油物流系统的优化同先进技术结合的需求也越来越迫切。智能算法则是将先进技术与物流优化结合的关键。

3 碳排放研究

从国际上看，应对全球气候变化的主要政策工具有两种：一种是基于价格控制的碳税政策；另外则是基于总量控制的包括排放限额、额度交易以及清洁发展机制（CDM）等在内的诸多政策措施。

基于价格控制的碳税政策主要是指按照消耗化石燃料的碳排放量来计征的一种调节税。与总量控制和排放贸易等市场竞争为基础的温室气体减排机制不同，征收碳税只需要额外增加非常少的管理成本就可以实现。碳税政策能够有效减少碳排放、增加政府收入、拉动经济增长，并且可以影响能源消费结构，促使企业节能降耗。但也存在着诸如对生存排放和发展排放占比较大的地区和国家减排效果不好、抑制经济增长以及加大社会收入分配不公等一系列问题。

基于总量控制的碳交易市场是指基于市场机制和清晰界定碳排放权的一种制度。碳排放交易计划能够有效缓解我国减排的压力，同时它也被认为是减少全球温室气体排放的有效措施［24］。目前，碳市场的运行机制有如下两种形式。根据交易形式的不同，可以分为两种形态：配额型交易（即强制交易市场）和项目型交易（即自愿交易市场）。碳交易市场有减排目标清晰可控、效果直接确定且便于在任何区域层面开展的优点，但也存在着造成发达国家与发展中国家、市场先入者与后入者之间的不公平的缺点。

中国目前正在积极准备出台碳税政策，专家们都已做了大量的调查和可行性分析，得出的结论和观点各不相同。其中问题的在于两个方面，第一，有没有必要。反对者认为中国经济正处在高速发展时期，碳税的出台可能会减缓中国经济的发展的速度；但支持者认为应该积极的看待，碳税可能是会影响经济的发展，但是只是暂时性的。第二，出台碳税的时间。有人认为，现在还没到必须出台碳税的时候，认为应该把碳税作为我国参与全球气候变化的护身符；但另一部分人认为，气候变化日益加剧，应该积极实施碳税，减少碳排放。

在碳市场建设方面，中国积极开展碳排放权交易试点。2011年在北京、上海、天津、重庆、湖北、广东、深圳等七个省市开展碳排放权交易试点，并对应成立了7家碳交易机构。目前已获正式备案的国家温室气体自愿减排交易机构已经达到九家。2017年中国国家发改委宣布全国性碳排放权交易体系已完成了总体设计并正式启动。

不同的碳监管政策对于不同行业或者领域的影响的相关研究有很多。他们大多用到了一个可计算的一般均衡模型来模拟碳减排政策对于行业的影响。有少量研究者利用了场景分析的方法以及其他一些模型来分析碳政策和其所研究的问题之间的相互影响。

Zhou［25］通过建立一个可计算一般均衡模型探讨了交通碳税对交通部门、宏观经济和社会福利的影响。Tu and Mo［26］建立了部分均衡模型探讨了碳定价和可再生电力补贴之间的相互作用。Bretschger and Zhang［27］建立了一个完全内生增长的可计算一般均衡模型验证了过大的碳减排强度会导致社会福利减少。Chan［28］采用了一个可计算的世界经济的一般均衡模型研究了气候政策对于加拿大油砂行业的影响。Yu［29］制定了一种混合整数非线性规划模型（MINLP）研究了碳税和碳交易体系下的货架空间分配问题（SSAP）。Jin［30］针对最常见的三种碳排放政策：碳税、碳排放上限和总量管制与排放交易提出了大型零售商在各种碳排放政策下供应链设计的优化模型。Pagoni［31］通过一种包括供需模型和碳排放估算成本的方法研究了航空运输业的碳定价政策，以确保经济和环境的可持续性。Tang［32］基于三种碳减排模式提出了优化算法来研究运输和库存管理中的碳排放控制。Chen and Wang［33］利用随机客户需求模型研究了不同碳减排政策下最优的零售商的订货和运输方式选择的问题。Cao［34］考察了总量管制和交易政策（CTP）和低碳补贴政策（LCSP）对制造商生产和碳减排水平的影响。Zhao［35］通过集成基于碳排放配额分配均衡策略下的碳排放权交易机制分析了建材行业的经济与碳排放的权衡决策。Laes［36］探讨了不同的碳减排政策对住宅行业的影响。Barragán-Beaud［37］将碳税与排放交易进行了对比，对墨西哥电力行业的碳定价工具进行了评估。他们认为排放交易计划是最适合墨西哥的方案。

4 碳排放在能源行业的研究

由于我国的碳政策不够完善，大多数研究者对于成品油物流中的碳排放不够关注。在世界范围内的研究也不多。但有不少关注能源行业的碳排放对于环境的影响的研究。Zhao［38］采用了一种改进的可计算一般均衡模型，与场景分析法结合分析了碳税政策以及碳排放交易机制对中国电力行业的影响。得到了碳税和碳交易结合能够大幅减少碳排放且有助于优化能源结构的结论。Cheng［39］采用场景分析的方法研究了低碳政策对中国广东省的能源和碳排放目标的影响。Manupati［40］建立了一种基于非线性混合整数规划的数学模型，从碳税、碳排放上限和碳排放限额与交易三个方面对多级供应链中不同的生产分配和库存问题进行了研究。